【摘 要】
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随着我国经济的飞速发展,机动车数量日益增长,这导致交通拥堵状况日趋严重。大范围的车辆检测可以及时获得交通信息,这对道路交通的监控、管理、调度等很有帮助。相比于地面传感器,使用卫星遥感、航空遥感来获得城市的交通信息要方便和经济的多。近年来,深度学习技术发展迅速并在语音识别、人脸识别等领域得到了很好应用。本文通过分析深度学习技术及其特点,研究基于深度学习技术的遥感图像车辆目标检测方法,以提高目前系统的
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随着我国经济的飞速发展,机动车数量日益增长,这导致交通拥堵状况日趋严重。大范围的车辆检测可以及时获得交通信息,这对道路交通的监控、管理、调度等很有帮助。相比于地面传感器,使用卫星遥感、航空遥感来获得城市的交通信息要方便和经济的多。近年来,深度学习技术发展迅速并在语音识别、人脸识别等领域得到了很好应用。本文通过分析深度学习技术及其特点,研究基于深度学习技术的遥感图像车辆目标检测方法,以提高目前系统的检测性能。首先,引入深度神经网络Faster R-CNN对车辆目标进行检测,并分析了 Faster R-CNN网络在遥感图像车辆目标检测方面的特点与不足。在此基础上,基于遥感图像中的车辆目标较小、车辆结构相似的特点,提出了一种基于SOSCN的遥感图像车辆目标检测法,相比于Faster R-CNN,该方法有更高的检测效率和准确性。最后,设计了一种小物体识别卷积网络SORCN,在网络中加入批标准化层,采用焦点损失函数训练网络以提高检测的准确性,并通过在分割网络中加入道路分割功能以有效地减少检测的范围。相比于Faster R-CNN方法,本文提出的检测算法性能提升55.96%。本文的主要工作如下:1)引入Faster R-CNN网络应用于遥感图像车辆目标检测,提出了如何有效地训练Faster R-CNN网络的方法。2)针对遥感图像中车辆目标尺度较小的特点,提出了一种专门用于分割小目标的网络SOSCN,并基于SOSCN网络实现遥感图像车辆目标检测。3)提出了小物体识别卷积网络SORCN,将批标准化和焦点损失函数运用于基于SORCN的检测方法,并在该检测方法中加入道路分割,以减少检测的范围。
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